基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法  

A Multiple Model Particle Filter for Maneuvering Target Tracking Based on Composite Sampling

作　　者：王晓[1,2] 韩崇昭[2] 

机构地区：[1]中国航空工业集团工业西安飞行自动控制研究所,西安710065 [2]西安交通大学综合自动化所,西安710049

出　　处：《自动化学报》2013年第7期1152-1156,共5页Acta Automatica Sinica

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB311006);国家自然科学基金(61074176);国家自然科学基金创新研究群体科学基金(60921003)资助~~

摘　　要：提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数.文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法.该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当.仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.A novel multiple model particle filter based on composite sampling is presented,which can decrease the number of particles required in the multiple model particle filter.It is proved that the algorithm based on composite sampling is a kind of multiple model particle filter.The computational complexity of the algorithm is similar to that of single model particle fil-ter.Simulation shows that compared with the existing multiple model particle filter,the computational complexity of the pro-posed filter is decreased greatly.

关 键 词：机动目标跟踪 粒子滤波 多模型方法 混合采样 

分 类 号：TN953[电子电信—信号与信息处理]